/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistral-7b-instruct-v0.2
Библиотека
transformers
Опубликована
21 янв 2024

mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия Mistral-7B-Instruct-v0.2, подготовленная Unsloth на базе модели mistralai/mistral-7b-instruct-v0.2.

4 640скачиваний за 30 дней35лайковвеса обновлены22 ноя 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая conversational-форматы ShareGPT, а также для дообучения на собственных наборах данных. Она интегрируется с библиотекой Transformers и может экспортироваться в форматы GGUF и vLLM.

Из известных характеристик: модель относится к семейству Mistral, содержит около 7 миллиардов параметров, работает с текстом и заявлена для английского языка. Представление bnb-4bit снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью, что делает вариант подходящим для локального запуска и эффективного fine-tuning на ограниченных ресурсах. README также указывает на ускорение дообучения Mistral в Unsloth примерно в 2,2 раза и сокращение использования памяти до 62%, однако эти показатели относятся к процессу дообучения в заявленной конфигурации, а не являются гарантией качества или скорости инференса.

Модель может использоваться для чат-ботов, генерации и продолжения текста, экспериментов с instruction tuning и DPO. Ограничения включают зависимость качества от формата промптов и данных дообучения, возможные потери качества из-за 4-битной квантизации, а также отсутствие в README сведений о размере контекстного окна, точной архитектуре, мультимодальности, результатах бенчмарков и требованиях к инференсу. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Finetune Mistral, Gemma, Llama 2-5x faster with 70% less memory via Unsloth!

We have a Google Colab Tesla T4 notebook for Mistral v3 7b here: https://colab.research.google.com/drive/1_yNCks4BTD5zOnjozppphh5GzMFaMKq_?usp=sharing

For conversational ShareGPT style and using Mistral v3 Instruct: https://colab.research.google.com/drive/15F1xyn8497_dUbxZP4zWmPZ3PJx1Oymv?usp=sharing

✨ Finetune for Free

All notebooks are beginner friendly! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.

Unsloth supportsFree NotebooksPerformanceMemory use
Llama-3.2 (3B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Llama-3.2 (11B vision)▶️ Start on Colab2x faster60% less
Llama-3.1 (8B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Qwen2 VL (7B)▶️ Start on Colab1.8x faster60% less
Qwen2.5 (7B)▶️ Start on Colab2x faster60% less
Phi-3.5 (mini)▶️ Start on Colab2x faster50% less
Gemma 2 (9B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Mistral (7B)▶️ Start on Colab2.2x faster62% less
DPO - Zephyr▶️ Start on Colab1.9x faster19% less

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
9cf6ddd

0 моделей